SKILLEMALL.ai

AC project-quality-governance

Создание, аудит или рефакторинг авторитетных технических спецификаций, журналов выпусков и улучшений, рабочих процессов верификации на основе рисков и автоматизированных проверок документации. Используйте, когда репозиторию инженеров требуется надежное управление качеством, структурированная история, документация, маршрутизированная по задачам, или проверка согласованности. Не используйте для обычного копирования продукта, неструктурированных личных заметок или документации, не связанной с управлением качеством инженерии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, audit, or refactor authoritative technical specifications, iss…»

Create, audit, or refactor authoritative technical specifications, issue and improvement logs, risk-based verification workflows, and automated documentation checks. Use when an engineering repository needs durable quality governance, structured history, task-routed documentation, or consistency validation. Do not use for ordinary product copy, unstructured personal notes, or documentation unrelated to engineering quality governance.

ClawHub Agent Skills автор: Waynes-Wu v0.1.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 930 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание, аудит или рефакторинг авторитетных технических спецификаций, журналов выпусков и улучшений, рабочих процессов верификации на основе рисков и…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторТексты и документыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (project-quality-governance) не совпадает с папкой (agent-project-quality-skill)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 930 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a documentation-governance helper with disclosed repository inspection and read-only validation behavior, and I found no hidden exfiltration, destructive action, or credential handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.